一、核心技术
传感器集成与融合技术
航电系统通常需要集成多种传感器，如摄像头、激光雷达、毫米波雷达、惯性导航单元（INU）和全球定位系统（GPS）等。这些传感器各自具有不同的优势和局限性，因此需要通过集成与融合技术将它们的数据进行有效整合，以提高系统的整体感知能力。
传感器融合技术包括数据级融合、特征级融合和决策级融合等多个层次，可以根据实际需求选择适合的融合策略。
高精度定位与导航技术
高精度定位与导航是航电系统的关键功能之一。通过结合GPS、惯性导航和视觉里程计等多种技术，可以实现车辆的高精度定位、路径规划和导航。
这些技术还可以提供丰富的环境信息，如车道线、交通标志、障碍物等，为车辆的自动驾驶和智能导航提供有力支持。
环境感知与障碍物检测技术
航电系统需要实时感知周围环境，包括道路、车辆、行人、建筑物等障碍物。这通常通过摄像头、激光雷达等传感器实现。
障碍物检测技术包括物体检测、语义分割、三维重建等算法，可以实现对周围环境的精确感知和理解。
二、核心算法
感知算法
感知算法是航电系统的基础算法之一，主要负责从传感器数据中提取有用的信息。这些算法包括图像处理算法、信号处理算法等。
图像处理算法可以实现对图像中的目标进行检测、跟踪和识别；信号处理算法则可以提取雷达、激光雷达等传感器数据中的有用信息。
决策算法
决策算法是航电系统的核心算法之一，主要负责根据感知算法提取的信息进行决策。这些算法包括路径规划算法、行为预测算法等。
路径规划算法可以根据当前位置和目标位置规划出最优路径；行为预测算法则可以预测周围车辆和行人的行为，为车辆的自动驾驶提供有力支持。
控制算法
控制算法是航电系统的另一个重要算法，主要负责根据决策算法的结果控制车辆的运动。这些算法包括运动控制算法、轨迹跟踪算法等。
运动控制算法可以实现对车辆的加速、刹车、转向等运动的精确控制；轨迹跟踪算法则可以确保车辆按照规划的路径进行行驶。
三、发展趋势
高度集成化与智能化
随着传感器技术的不断发展，航电系统正朝着高度集成化和智能化的方向发展。未来的航电系统将更加紧凑、高效，并具备更强的自主决策能力。
高精度定位与导航技术的广泛应用
高精度定位与导航技术将越来越广泛地应用于航电系统中，为车辆的自动驾驶和智能导航提供有力支持。
环境感知与障碍物检测技术的不断提升
环境感知与障碍物检测技术将不断提升，实现对周围环境的更加精确感知和理解，为车辆的自动驾驶提供更加可靠的支持。
